含结构零的高维组成型数据分析及其在微生物组学数据中的应用
应用统计
2016-05-23 v1 定量方法
摘要
本文受近期对高维微生物组数据分析兴趣的推动。该数据的一个关键特征是存在“结构零”，即由于潜在的生物过程而非测量误差导致观察向量中缺失的微生物。典型的缺失概念不足以对这些结构零建模。我们定义了一个允许模型中包含结构零的通用框架，并提出了在此设定下估计稀疏高维协方差和精度矩阵的方法。我们为所提估计量建立了谱范数和 Frobenius 范数下的误差界，并通过模拟研究从经验上予以支持。我们还将所提方法应用于 Yatsunenko (2012) 的全球人类肠道微生物组数据。
引用
@article{arxiv.1605.06193,
title = {Analysis of High Dimensional Compositional Data Containing Structural Zeros with Applications to Microbiome Data},
author = {Abhishek Kaul and Ori Davidov and Shyamal D. Peddada},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.06193},
year = {2016}
}